MODELAGEM ESTRATÉGICA PARA A CARACTERIZAÇÃO DAS CONDIÇÕES DE ANTECIPAÇÃO DO ATENDIMENTO AO CLIENTE PARA A MELHORIA OPERACIONAL E DE SERVIÇOS
O foco no reconhecimento e
antecipação do atendimento ao cliente
necessita de uma abordagem voltada aos
serviços solicitados e executados para estes
clientes. Neste processo, a melhoria operacional
de cada canal de atendimento, do ponto de
vista de agilidade e custos, é reforçada com
o reconhecimento das características e perfis
dos clientes que buscam atendimento e quais
serviços são solicitadas, as necessidades da
comunicação com os clientes e as condições
de operação da distribuidora para atender tais
solicitações. A disponibilidade de recursos
regionais para o atendimento, as condições
climáticas, os problemas na rede, bem como
o incentivo aos clientes para o uso de mídias
diferenciadas no seu relacionamento foram
caracterizadas para estruturar um modelo que
permitisse um acompanhamento histórico e
preditivo. Técnicas de tratamento de big data
foram utilizadas, considerando a necessária
agilidade no acesso ao volume mensal de
dados (milhões de registros/mês).
A criação de mapas estratégicos e ferramentas
analíticas foram incorporadas nas rotinas de
avaliação de atendimento pelas equipes de
controle de canais e serviços, como forma de
garantir a efetividade do atendimento e do canal
utilizado.
Este trabalho é resultado do projeto de Pesquisa
e Desenvolvimento da CPFL, parte do programa
de P&D regulado pela ANEEL.
MODELAGEM ESTRATÉGICA PARA A CARACTERIZAÇÃO DAS CONDIÇÕES DE ANTECIPAÇÃO DO ATENDIMENTO AO CLIENTE PARA A MELHORIA OPERACIONAL E DE SERVIÇOS
-
DOI: atena
-
Palavras-chave: Atendimento ao cliente, Melhoria operacional, Antecipação de atendimento, Relacionamento, Estratégias de atendimento
-
Keywords: Customer’ Attendance; Operational Improvement; Customer’ Demands Anticipation; Relationship; Attendance Strategies.
-
Abstract:
Continuous analysis of demanded
services at the energy companies are the
shortest path to recognize and anticipate
customers’ requests, reinforce and manage the
communication and operational flows. Energy
utilities needs to increase their operational
efficiency concerning costs and agility to
improve useful media and evaluate customers’
expectations and needs. Operational
effectiveness must pursue the demands,
considering the amount of services offered and
generated by relationship channels, communication facilities and legacy systems’
infrastructure provided by the companies. A huge amount of data had organized to
represent this scenario and forecast the relationship. Models created to monitor and
predict customers’ requirements represent historical and online data. Resources
evaluation ensure regional requirements and weather conditions best attendance
response, adequately addressing faults at the energy distribution grid, as well as
motivate customers to use alternative media and improve relationship channels.
Reaching this scenario, big data treatment techniques provided the necessary agility
to achieve the monthly/hourly volume of data (millions of registers per month) and
permitted communication clusters’ views.
This paper resulted as a CPFL (Brazilian energy distributor company) as a R&D Project,
part of the regulated program from the national energy agency (ANEEL).
-
Número de páginas: 15
- Carlos Alberto Fróes Lima
- Anderson Diego Machiaveli
- Luciano E. A. Peres
- Tales Neves Anarelli
